AI芯片设计新纪元：Ricursive Intelligence引领变革

AI创业热潮再掀新高，AI竟能自设计芯片。

近期，一家名为Ricursive Intelligence的初创公司，由两位前谷歌研究员创办，吸引了广泛关注。该公司正致力于开发能够自动设计尖端芯片的软件，若成功，则预示未来科技公司可自主从零构建芯片。

创始人Azalia Mirhoseini在推文中透露，公司目标是通过AI实现递归式自我优化，使AI能自主设计芯片。她们对芯片设计的愿景始于AlphaChip，一款用于布局优化的AI，曾参与设计四代TPU、数据中心CPU及智能手机。

「AlphaChip预示未来：AI将驱动自身芯片设计。而Ricursive将此愿景扩展至整个芯片堆栈，构建能架构、验证并实现芯片的AI，使模型与芯片在紧密循环中协同进化……」

简短的文字蕴含巨大信息量。总结而言，Ricursive Intelligence旨在通过「AI设计芯片，再用这些芯片运行更强AI，更强AI再设计更优芯片……」构建一个闭环递归加速器。

试想，若Ricursive Intelligence的愿景成真，将对AI与半导体行业带来颠覆性变革。

接下来，深入了解这家「雄心勃勃」的初创公司。

资料显示，Ricursive Intelligence由前谷歌研究员Anna Goldie与Azalia Mirhoseini创立。

Anna Goldie拥有斯坦福自然语言处理博士学位，曾任Google DeepMind高级研究科学家，负责Gemini的LLM/RL和工具使用研究，亦是谷歌大脑系统机器学习团队的联合创始人。此前，她在Anthropic公司从事Claude/RL和检索增强工作。

而Azalia Mirhoseini现任斯坦福大学助理教授，曾任谷歌DeepMind高级研究员。

两人的共同点是均主导了谷歌的AlphaChip项目，该项目论文于2020年在《自然》杂志上发表，标志着她们对芯片设计的变革愿景始于AlphaChip……

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2...

AlphaChip是谷歌DeepMind提出的新型强化学习方法，用于设计芯片布局，也是首批解决实际工程问题的强化学习方法之一。它能快速、低廉、节能地生成超越人类设计的芯片布局。仅几小时即可完成人类需数周才能完成的芯片布局设计。如今该技术已用于设计谷歌的TPU v5e、TPU v6等多代AI加速芯片。

此次Ricursive Intelligence的核心技术创新在于将递归智能原理直接应用于复杂芯片设计。

当前，AI行业对芯片需求旺盛。亚马逊和谷歌等大厂已开发出用于人工智能和数据中心的定制芯片，虽更便宜、更节能、更小巧，但研发过程成本高昂且繁琐。从架构设计到测试、量产准备，每个环节都需耗资数亿数十亿美元，耗时两到三年。且微小设计错误可能导致高昂延误。全球范围内能做定制芯片的公司也屈指可数。

与传统电子设计自动化(EDA)工具不同，Ricursive Intelligence通过持续反馈循环自主改进芯片架构、优化布局并提升效率。

创始人分享称，Ricursive Intelligence将此改进工作分为三阶段：

一、用AI优化当前芯片设计中最耗时部分，将目前2-3年的设计周期缩短至几周；

二、进行端到端自动化芯片设计，对于给定的工作负载/模型需求，可自动完成整套能流片的芯片设计流程；

三、整个过程闭环递归：AI设计芯片，用芯片「跑」更强AI，更强AI再设计更强芯片……

Anna Goldie与Azalia Mirhoseini相信，若此流程实现自动化，则任何科技公司都能在几周甚至几天内从零开始设计自己的芯片。她们认为定制硅芯片将大量涌现。

这样一家有梦想且创始人背景强大的初创企业自然受到投资人青睐。

据悉，Ricursive Intelligence已收到超过50家风险公司的关注，并获得由红杉资本和Striker Venture Partners投资的3500万美元融资。在尚未推出产品的情况下，公司估值已达7.5亿美元，首款新品预计明年推出。

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